2.3.2 了解架构掌握基础

了解了HR在数字化转型中所应该担当的角色之后，我们再来简单学习一下HR数字化转型中的技术架构示例，基于对系统架构的基础了解，我们就能理解数字化想法如何可以最终通过技术方案落地，以便于我们更好地应对与技术团队的合作。

技术架构图的好处是能够从整体了解数字化系统的组成部分，企业中整体的信息系统技术架构是非常复杂的，完全没有标准答案。对于HR来说，只需要了解技术架构的大致含义及背后所需要的注意点，并不需要知道技术细节是如何实现的，通过对一些通用技术架构的简单了解，可以提升HR与技术人员之间沟通的效率。

在IT领域通常会比较有逻辑性地将数字化系统以分层架构的方式进行设计和展现，用以明晰整个数字化系统架构是如何搭建和交互的。我们以图2-3为例来介绍一些与技术相关的关键名词及其背后的含义。

图2-3 HR数字化转型的技术架构示例

展现层：展现层也叫用户层，是指数字化系统中直接和用户打交道的设备，例如，笔记本电脑、手机、平板电脑等。HR系统同样的内容和功能，员工可以通过不同的设备进行访问，满足不同员工的需求。办公室员工可以通过电脑浏览信息，而销售员工更偏向于使用移动设备访问系统。

应用层：应用层主要是指用户日常使用的系统功能，通常会按照模块来划分。由于传统人力资源的六大模块还是能够比较方便地概括HR的日常工作的，因此可以以此来大致归类不同的HR数字化系统的应用功能。

流程自动化：机器人流程自动化技术是当前在人力资源数字化新技术中应用最广泛的，其原理是依据一定的规则模拟人来进行自动操作，例如，自动登录网站搜索下载简历，根据学历、专业、工作经验等指定条件筛选人才，发送邮件通知等，这样的功能不需要颠覆现有的系统，因此更容易被企业所采纳。

人工智能：人工智能应用主要包括自然语言的识别与处理、语音图像识别、机器学习等技术，在实际应用中HR共享服务中心的聊天机器人可以通过语义识别员工的提问，自动寻找最匹配的答案，指引员工完成相应的操作。用于智能面试的招聘机器人可以利用人工智能技术，通过分析面试者的视频语音来判断候选人的能力。

数据分析：从业务角度来看，目前对于HR数字化系统最大的需求就是数据相关的分析，包括通过HR仪表盘来实时了解最新人才相关的数据和基于数据的洞察和预测。HR在设计HR数字化系统时可以和业务部门进行充分沟通，了解在业务决策上需要哪些人才相关的数据，并在系统中提供相应的功能模块。

数据交互：由于员工的数据通常会被各种系统和应用所用到，因此在大型企业中通常都会有数据的接口用于在不同的系统中传递数据，这也是数字化架构中不可忽视的重要组成部分。为了让数据的交互变得更有效，减少将来系统变化时的风险，企业通常会设计一层数据交互中转站，用统一的格式把一些数据都汇总到这里然后再分发出去。

应用中台：为了让更多的应用能够被重用，HR可以将某些应用抽象成更多的服务，例如，大多数的数字化应用都需要用户登录，如果能把登录这个功能抽象出来供所有的应用使用，我们通常称为单点登录，就可以减少用户重复登录各种不同系统的麻烦。

数据仓库：顾名思义，就是把各种数据都集中到一起的地方，就像是仓库一样存储了所有的数据。因为在数字化时代我们如果需要进行大数据分析就必须要集成各部门的数据甚至是企业外部的数据。通常各个系统都有不同的数据存储方式，因此通过建立数据仓库把所有的数据集中起来供今后分析是一种比较好的行业实践。

数据可以分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据，是指由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。非结构化数据包括办公文档、文本、图片、音频、视频等。

外部系统：随着我国新基建的加速和云系统技术的普及，社会、企业间信息数据交互变得越来越频繁，不少服务例如电子合同、电子签名、电子章、个税系统等都可以助力HR数字化转型，因此在企业的数字化应用中往往也会牵涉到公司外部提供此类服务的政府机构及供应商。

通过数字化系统架构的大致了解，HR可以更好地与技术团队进行沟通并规划企业的数字化转型方案。要提醒的是，HR数字化转型要注重整体规划，必须和企业的整体IT部门的架构整合在一起考虑，这样才能发挥数字化系统的最大效能，同时也有利于企业未来数字化应用的持续发展。